TWI619939B - 用於ｏｌｅｄ堆疊膜之品質評價的系統、裝置及方法 - Google Patents

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Christopher COCCA
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Abstract

本揭示提出用於評估有機發光二極體("OLED")裝置之沉積薄膜疊層之品質的技術。一影像被拍攝及過濾以辨識出一待分析之沉積疊層。代表此疊層的影像資料可以選擇性地被轉換成亮度(灰階)資料。一梯度函數接著被套用以強調該沉積疊層中的不連續。不連續接著被與一或多個門檻值進行比較，並被用以確認沉積疊層之品質，接著並施用選擇性的矯治措施。揭示技術可以現場套用，以在實施後續製造步驟之前，迅速地辨識諸如脫層之潛在瑕疵。在選擇性實施例之中，可以根據判定瑕疵是否存在而採取矯治措施。

Description

用於OLED堆疊膜之品質評價的系統、裝置及方法
本教示係有關適用於在一有機發光二極體(organic light emitting diode；"OLED")裝置之製造期間形成於像素井區(pixel well)結構中的各種薄膜之品質評估的系統、裝置與方法。
對於OLED裝置技術前景之關注，在很大的程度上係受到具有高度飽和色彩且具有高對比、以及超薄型和高效節能型平面面板的成功範例所驅策。此外，為數眾多之基板材料，包含可撓性聚合材料，均能夠被使用於OLED裝置之製造。其可以利用一工業印刷系統，藉由將各種有機及其他薄膜印刷至一基板上，而製造一OLED裝置。幾乎任何預定尺寸之基板均能夠使用於此一製程，從做為行動電話顯示器的基板尺寸，到做為超大型電視("TV")螢幕的基板尺寸皆然。提供二個非限定實例，薄膜之噴墨印刷可以使用於7.5代基板，具有大約195cm x 225cm的尺寸，且此等基板其後被切割成每個基板八個42"或六個47"平面面板，而對於8.5代的基板而言，具有大約220cm x 250cm之尺寸，其中此等基板被切割成每個基板六個55"或八個46"平面面板。
OLED裝置基本上具有構成一顯示器的若干像素。在一彩色 顯示器之中，每一像素通常具有三種不同的顏色產生元件。每一此等元件通常又使用一"井區"以在一噴墨印刷製程期間接收一或多層薄膜層。因此，OLED裝置之每一像素通常關聯三種對應至各別像素顏色的井區。每一顏色成分(例如，關聯每一井區)之疊層之組合構成一"OLED堆疊"。每一OLED堆疊可以包含6至7層薄膜疊層。製造期間，其需要均勻地沉積每一個此等疊層。
就視像層面而言，一高畫質平面顯示器可能包含超過2百萬個像素，具有介於大約300ppi到大約450ppi的像素密度。顯然地，有鑑於在許多OLED裝置製造期間必須形成於一基板上的有作用像素的巨大數量，高度的製造精確度是必要的。在形成各種疊層的製程之中，薄膜疊層之間或之內可能出現許多不連續，此可以造成無法依照設計運作或者由於其他因素被辨識為瑕疵之像素。
因此，相關領域有需要能夠在一OLED裝置的製造期間被用以及時地且系統性地評估形成於一基板上的薄膜的品質的系統、裝置與方法。
本揭示提出用於OLED裝置製造期間所沉積之一薄膜層之品質評估的系統、裝置及方法。一OLED堆疊之一或多層疊層可以依序被印刷至一基板的目標區域之上；每一目標區域選擇性地係一像素井區，此像素井區關聯預定由OLED裝置成品產生之光之像素之一特定顏色成分。一噴墨印刷製程選擇性地被使用於此印刷製程。沉積之疊層可以是由有機或無機材料構成，但OLED堆疊通常包含至少一層利用此製程形成的有機 層(例如，選擇性地，一發光材料層(missive material layer或"EML")。在印刷一特定油墨至目標區域之後，可以執行一或多個後印刷處理步驟以完成每一疊層，例如，藉由將沉積之流體轉換成一永久性結構。為了評估形成於每一目標區域中之每一疊層之品質，所有目標區域之影像在疊層沉積及/或形成期間或之後均被拍攝，例如，使用一高速、高解析度相機。此種成像可以選擇性地在OLED堆疊之一後續疊層的沉積之前執行，以評估一先前的'濕'疊層或完成疊層(意即，在疊層形成程序的任何階段)之品質。
一沉積疊層中的不均勻度可以透過由於此影像拍攝而取得之影像資料之評估而偵測到。每一拍攝影像基本上係一OLED裝置基板之一或多個像素井區或者一或多個像素之一高解析度特寫照片。不均勻度可以被表示成位於一像素井區內的薄膜疊層間之一不連續，例如，該不連續表示薄膜間之脫層(delamination)、間隙、小孔、或者其他類型之問題。就非限定性實例的形式，每一拍攝影像可以包含一或多個像素井區、環繞該一或多個像素井區之區域、界定每一像素井區之範圍的邊畔(bank)、以及沉積於每一像素井區之內以形成一OLED堆疊的一部分的薄膜。一拍攝影像可以被過濾以產生已過濾資料及隔離出對應於恰包含感興趣之薄膜的沉積層的影像資料，並移除多餘的資料(諸如一或多個特定像素井區外部之區域的影像資料)。此已過濾資料通常恰是探究中的薄膜層之影像資料。一梯度函數(gradient function)可套用於此已過濾資料以形成已處理資料(processed data)。該已處理資料基本上係一梯度值之影像，其強調性地顯示均勻影像資料之中的不連續。就本教示之系統及方法的各種實施例而言，該等已處理資料可被用以評估一或多個井區中之一OLED堆疊薄膜之品質，例如，取 決於不連續的幅度、不連續的數目、或者一或多個其他標準。一結果或輸出可以從而產生，代表已經利用該已處理影像資料加以評估之一像素井區之品質。在本教示的各種實施例之中，此輸出可以代表一特別像素井區內之一沉積層是否具有一填充問題或者一脫層問題。在另一實施例之中，所述之程序可以反複地套用於一像素井區內之一OLED堆疊中的每一疊層，其結果指示一無法接受的錯誤且被據以控制後續之處理。最後，若發現任何瑕疵，則可以選擇性地採取矯治之措施。其應當顯而易見，沒有任何製程是完美無瑕的，故瑕疵的及時偵測以及該等矯治措施之使用，對於最大化品質與生產速度以及最小化成本是極為重要的。
在一實施例之中，前述之已過濾資料(意即，恰代表接受分析的沉積層的影像資料)可以(在套用梯度函數之前)被轉換成一種有助於強調一特定影像特徵之特定格式，諸如亮度、灰階數值、色調(hue)、色彩濃度(color intensity)、或者其他影像特徵。在一實施例之中，舉例而言，代表一彩色影像之已過濾資料被轉換成8位元灰階強度數值，該已過濾資料的每一個像素或"PEL"均對應一個("PEL"基本上將被用以表示來自相機的高解析度拍攝資料，而"像素"則基本上將被用以表示一OLED面板成品的圖像元素以及相關聯的發光組件及/或該等組件所佔用的區域)。此強調資料(例如，單色影像資料，在灰階轉換的情形下)而後接受梯度函數以產生已處理資料。該梯度函數在一局部化的基礎上強調出檢視下的像素井區內之不均勻度，如前所述。
本教示之一實施例提出一種其上儲存電腦可讀取指令之電腦可讀取媒體。當執行之時，此等電腦可讀取指令使一處理器處理代表一 目標區域之拍攝影像資料，以分析一沉積薄膜之品質。同樣地，該目標區域可以包含由一拍攝影像代表之至少一像素井區。該電腦可讀取媒體係一非暫態性媒體，意即其係一被調適成用以儲存電子、磁性、光學或其他形式資料的實體結構。此一媒體之實例包含，舉例而言，隨身碟(flash drive)、軟性磁碟、磁帶、伺服儲存器或大量儲存器、硬碟機、動態隨機存取記憶體(DRAM)、光碟(CD)、或者其他本地端或遠端儲存器。該電腦可讀取媒體可以具有儲存其上之指令，當由處理器執行之時，可以使一系統執行一用以識別形成於一OLED裝置基板上之一薄膜中之不連續的方法的各種實施例。該電腦可讀取媒體可以選擇性地被實施成一更大型機器或系統的一部分(例如，一桌上型電腦或印表機中的常駐記憶體)，或者其可以是以一獨立的形式存在(例如，隨身碟或獨立儲存器，其之後將一檔案傳輸至另一電腦或印表機)。該更大型機器或系統可以選擇性地包含一相機及一處理器以及，選擇性地，一印刷裝置，該印刷裝置包含一印刷頭及/或相機輸送機制。該相機可以被裝載於一組合件之上，該組合件包含一光源，此光源用以在影像拍攝期間照亮一OLED裝置基板之一目標區域，意即，在製造期間，使用基板外部之照明，以拍攝一非作用中之OLED裝置基板之一圖像。
在又更詳細的實施例之中，該梯度函數係藉由一數學程序套用於代表一特定目標區域之影像資料，以對來自二矩陣之元素進行卷積運算(convolution)之形式。此影像資料可以是上述的已過濾資料，且通常包含源自拍攝影像之PEL的影像資料。此影像資料如前所述可以強調一特定之影像特徵，諸如色彩濃度、亮度、等等。卷積運算可以選擇性地由軟體或韌體執行，換言之，透過在軟體及/或者韌體的控制下運作的一或多台機器。 卷積運算之結果可以被表示成一個對應至一檢視下的薄膜層之梯度值之矩陣。而後其套用一衡量基準(意即，一或多個標準或門檻值)以評估沉積薄膜之品質。若結果符合套用的(一或多個)衡量基準，則沉積層被判定為具有符合要求的品質，不然則被判定存在一可能的問題。做為可被採取以因應識別出一問題之動作之一非限定性實例，顯示面板可以被廢棄，不做進一步處理(可能節省製造時間及費用)或者接受進一步的處理以致力於補救問題。請注意，為數眾多之不同標準均可被套用以評估品質；舉例而言，在一描述於下的特定詳細實施例之中，一像素井區內之一疊層之梯度值的絕對值被加總在一起(或者該等梯度值之平方被加總在一起)，而若最終總和小於一門檻值，則沉積之薄膜被判定為可接受。在另一實施例之中，一第二測試可以取而代之被用以區分一大型可察覺不連續或梯度(例如，一顯著的問題)與若干小型不連續(例如，其可能代表沒有問題)；就此觀點而言，亦可以套用一統計測試(例如，來自所得矩陣之數值之一標準差(standard deviation)與一第二門檻值之比較)以識別任何可能代表一問題之特別特性。舉例而言，在一描述於下的應用之中，其針對關聯每一包含檢視下的疊層的像素井區之梯度值計算一直方圖；劇烈梯度之高發生率可能表示一"跑道(racetrack)"效應，關聯一特定像素井區內之脫層。此等測試亦可以依照需求與另一測試結合使用，例如，僅在二測試均通過時才將一特定井區內之一疊層認定為可接受之品質。明顯地，其亦存在許多替代之測試及測試之組合可供各種實施例選用。
在又另一實施例之中，可以選擇性地套用一第二梯度函數。舉例而言，前述之過濾程序亦可以使用一梯度函數以自拍攝影像識別出沉 積層之輪廓，而後此等輪廓被用以將拍攝影像中非直接代表考慮的沉積層的部分遮除。在一更具體的實施方式之中，每一拍攝影像之一複本被利用此一梯度函數進行過濾，以定位出在結構上界定每一像素井區之輪廓的"邊畔"。其從而基於此分析定義一遮罩函數，以放行(意即，未遮除)位於邊畔內的影像資料(例如，可能對應至感興趣的沉積層者)，並阻隔(意即，遮除)對應至位於待認定像素井區範圍外部(意即，位於邊畔之外)的基板結構之影像資料。此遮罩而後被套用於原始影像資料，以取得過濾完成的資料(意即，恰代表檢視下的疊層者)。
10‧‧‧基板
20‧‧‧放大視圖
30‧‧‧像素
32‧‧‧紅色發光元件
34‧‧‧綠色發光元件
36‧‧‧藍色發光元件
38‧‧‧額外電路
50‧‧‧像素井區
51‧‧‧基板
52‧‧‧邊畔結構
54‧‧‧邊畔結構
56‧‧‧像素井區寬度
58‧‧‧作用像素寬度
60‧‧‧像素單元
62‧‧‧井區
64‧‧‧井區
66‧‧‧井區
300‧‧‧品質評估系統
304‧‧‧資料收集系統
305‧‧‧資料儲存系統
306‧‧‧影像處理系統
308‧‧‧網路
400‧‧‧資料收集設備
402‧‧‧輸入介面
404‧‧‧輸出介面
406‧‧‧處理器
408‧‧‧通訊介面
410‧‧‧鍵盤
412‧‧‧滑鼠
414‧‧‧顯示器
416‧‧‧印表機
420‧‧‧電腦可讀取媒體
430‧‧‧資料收集應用程式
450‧‧‧收集組合件
460‧‧‧相機組合件
470‧‧‧定位系統
500‧‧‧噴墨印刷系統
510‧‧‧印刷系統基座
512‧‧‧升高件
514‧‧‧升高件
516‧‧‧橋形結構
520‧‧‧基板支承設備
522‧‧‧基板
524‧‧‧Y軸移動系統
530‧‧‧第一X、Z軸滑動架組合件
530A‧‧‧第二X、Z軸滑動架組合件
530B‧‧‧滑動架組合件
532‧‧‧第一Z軸移動平板
532A‧‧‧第二Z軸移動平板
540‧‧‧纜線托盤組合件排氣系統
542‧‧‧纜線托盤組合件
550‧‧‧印刷頭組合件
560‧‧‧相機組合件
562‧‧‧相機
564‧‧‧相機裝載組合件
568‧‧‧鏡頭組合件
600‧‧‧氣體封閉系統
630‧‧‧氣體淨化迴路
631‧‧‧出口管線
632‧‧‧溶劑移除組件
633‧‧‧入口管線
634‧‧‧氣體淨化系統
640‧‧‧熱調節系統
641‧‧‧冷卻器
643‧‧‧流體出口管線
645‧‧‧流體入口管線
650‧‧‧氣體封閉組合件
660‧‧‧加壓惰性氣體再循環系統
701‧‧‧流程圖
703-707‧‧‧步驟
708‧‧‧矯治動作
709-715‧‧‧步驟
721‧‧‧流程圖
723-727‧‧‧步驟
729‧‧‧預期資料
731-735‧‧‧步驟
741‧‧‧流程圖
743-745‧‧‧步驟
747‧‧‧儲存之檔案
749-759‧‧‧步驟
761‧‧‧流程圖
763-765‧‧‧步驟
767‧‧‧函數
769‧‧‧已處理資料
771‧‧‧步驟
773-779‧‧‧評估標準
781‧‧‧步驟
801‧‧‧拍攝之影像
803‧‧‧基板
805‧‧‧第一像素井區
807‧‧‧第二像素井區
809‧‧‧第三像素井區
811‧‧‧支承結構及電子部分
813‧‧‧多餘的影像資料
815‧‧‧影像資料
816‧‧‧邊畔結構
822‧‧‧參考資料
825‧‧‧遮罩
827‧‧‧斜線區域
829‧‧‧空白區域
831‧‧‧過率結果
832‧‧‧錯誤填充/未完全填充區域
833‧‧‧空的資料
835‧‧‧瑕疵
841‧‧‧已處理資料
842‧‧‧不連續
843‧‧‧像素井區輪廓
845‧‧‧不連續
901‧‧‧直方圖
903‧‧‧像素井區
904‧‧‧像素界限邊畔
905‧‧‧沉積層
907‧‧‧3σ水準
1001‧‧‧直方圖
1003‧‧‧像素井區
1004‧‧‧像素界限邊畔
1005‧‧‧沉積層
1006‧‧‧跑道效應
1007‧‧‧3σ水準
1100‧‧‧方法
1102-1118‧‧‧步驟
1200‧‧‧方法
1202-1224‧‧‧步驟
以下將參照所附圖式說明本發明的例示性實施例。
圖1A係依據本教示之在一顯示面板內之一示範性像素配置之一示意圖。圖1B係依據本教示之一OLED堆疊之一實施例之一示意圖。
圖2A係描繪一依據本教示之例示性像素井區之一剖面圖。圖2B係描繪依據本教示之關聯單一像素之一結構之一上視圖。
圖3係依據一例示性實施例之一OLED裝置品質評估系統之示意圖。
圖4描繪依據一例示性實施例之圖3之面板檢查系統之一資料收集設備之一方塊圖。
圖5描繪依據一例示性實施例之具有圖4之一資料收集組合件之一印刷系統。
圖6係一個能夠藏納一諸如圖5之印刷系統之各種實施例的印刷系統之氣體封閉系統之一示意性剖面圖。
圖7A至圖7D描繪各種流程圖，例示藉由依據本教示之系統與方法之各種實施例之一資料收集設備之一影像處理應用程式所執行的示範性動作。
圖8A至圖8F描繪一或多個像素井區之示意圖，用以例示依據本教示之各種實施例之一影像處理應用程式之動作。
圖9例示一梯度強度之直方圖，對應於一像素井區內之一沉積層的表示方式，見於圖9之左側。
圖10例示一梯度強度之直方圖，對應於一像素井區內之一沉積層的表示方式，見於圖10之左側。
圖11描繪一流程圖，例示藉由依據本教示之各種實施例之一資料收集設備之一影像處理應用程式所執行的示範性動作。
圖12描繪一流程圖，例示藉由依據本教示之各種實施例之一資料收集設備之一影像處理應用程式所執行的示範性動作。
基於前述內容，其應顯而易見，上述的各種動作，以及執行該等動作的方法、裝置與系統，及時地並系統性地促成一OLED裝置之薄膜品質之評估。此等各種方法、裝置與系統因此導致更可靠之OLED裝置，因為潛在的瑕疵可以被更精確地偵測出來；其同時亦使得製造成本降低，因為該等瑕疵可以在未付出進一步處理潛在性不良OLED裝置的相關費用及時間，或者未付出廢棄可補救材料的相關費用及時間下，被偵測出來(且也許加以矯治)。
從以下的說明，更多的細節及選擇對於熟習相關技術者將是 顯然可見的。
圖1A係一OLED裝置基板10之一示意性上視圖，其中一放大視圖20顯示形成於基板10表面上的六個像素之電路。一單一像素被標示成標號30，且可看出係由不同的紅色、綠色及藍色發光元件(32、34及36)所構成。額外之電路(諸如標號38所示者)可以形成於OLED裝置顯示器基板之上，以輔助對於各別像素井區之光的產生的控制。
如前所述，在一OLED平面顯示器的製造期間，一OLED像素被形成以包含至少一OLED薄膜堆疊，其可在施加一電壓之時發出光。圖1B描繪一OLED堆疊薄膜結構之一實施例，其在陽極與陰極之間包含一電洞注入層(hole injection layer；HIL)、一電洞傳輸層(hole transport layer；HTL)、一發光層(emissive layer；EML)、以及一電子傳輸層(electron transport layer；ETL)結合一電子注入層(electron injection layer；EIL)。當電壓被施加於陽極與陰極之間時，一特定波長之光被從EML層發出，如圖1B所示。在本教示之系統、裝置及方法的各種實施例之中，描繪於圖1B中的HIL、HTL、EML、及ETL/EIL層可以利用噴墨印刷的方式印出。每一層HIL、HTL及ETL、EIL OLED堆疊層均具有一油墨配方，包含定義該等OLED堆疊薄膜層之功能的材料。如同將進一步細述於下者，一像素可以包含三種顏色產生元件，每一元件均具有一EML層，發出一不同波長之光，例如但不限於，紅色、綠色及藍色。就本教示OLED像素單元的各種實施例而言，每一EML層均具有一油墨配方，此油墨配方包含一種能夠於目標電磁波長範圍內發光的OLED材料。請注意其有可能具有一單色顯示(例如，每一像素均具有單一像素井區)，以及任何數目之顏色成分及相關像素井區或者其組合。
圖2A顯示一像素井區50之一剖面，形成各種OLED堆疊層之油墨可以被印刷入其中，以定義一單一顏色產生元件。雖然該剖面描繪一對用以界限沉積流體之雙重邊畔結構(由標號52及54表示)，但實際上此等結構通常形成單一封閉形狀的一部分(例如，諸如分別由圖2B標號62、64及66的紅色、綠色或藍色光產生區域之輪廓所表示者)。在像素井區50之情形，基板51通常係一透明結構，因此，區域58代表將關聯(未被阻擋的)發出之光的作用像素寬度之一區域，而區域56則代表關聯沉積層之一井區寬度。各個結構之相對高度及距離被以一圖例標示，參見圖2A之右上側。如先前所述，在一些實施例之中，像素邊畔，更具體而言，界限邊畔54，被偵測到且被用以過濾用以分析一沉積層之拍攝影像資料，使得僅有此對應至像素井區寬度(56)之已過濾影像資料被處理以評估疊層不連續。但並非所有實施例均是如此。
圖2B描繪像素單元60之一平面圖，其尺寸介於寬度大約95μ乘以長度大約85μ。在像素單元60之中，有三種不同的井區(62、64與66)，各自被用以接收將定義一OLED堆疊之疊層，一個針對一紅光產生元件(62)之堆疊、一個針對一綠光產生元件(64)之堆疊以及一個針對一藍光產生元件(66)之堆疊。圖2B內標示之尺寸表示一平面顯示器之每一顏色成分之像素單元間距及像素井區尺寸(具有每吋326像素(或"ppi")之解析度)。
正如相關技術之一般熟習者所能輕易理解者，像素尺寸、形狀、以及長寬比(aspect ratio)均可以隨著若干因素改變。舉例而言，一個相當於100ppi的像素密度對於一個做為電腦顯示器的面板可能即已足夠。相形之下，一個相當於300ppi至大約450ppi的像素密度可以使用於極高解析 度之顯示器。請注意，為數眾多之油墨可被用以形成配合各種不同波長之光使用的不同疊層，使得井區62、64及66各自均不需要使用相同的一或多種油墨。此外，多種油墨可被調配以形成圖1B中所描繪的其他疊層。
本教示促成用於一OLED裝置基板之大量像素井區上之一沉積層之品質之及時檢查及客觀判定的自動化系統及方法。舉例而言，回想先前對於不同基板尺寸之說明，其將憶及，對於許多設計而言(例如，5.5代到8.5代)，每一面板通常具有數以百萬計的像素。當更多顯示技術取得進展時，此數目在未來可能巨幅增加。如前所述，為了一OLED裝置的正常運作，其希望具有薄膜均勻度。
圖3係依據一例示性實施例之一OLED裝置品質評估系統300之示意圖。品質評估系統300可以包含一資料收集系統304、一影像處理系統306、與一網路308、以及一資料儲存系統305。資料收集系統304包含一相機，例如，一高速CCD相機。該相機拍攝代表OLED裝置基板之高倍率、高解析度景觀之影像。資料收集系統304亦可以選擇性地被實施成具有一OLED裝置製造機制，包含一或多具印表機及/或其他裝置。在一實施例之中，前述之相機係由一傳輸機構所攜載，該傳輸機構用以定位該相機，以及定位用以印刷各種薄膜層之噴墨印刷頭。拍攝之影像及/或其他資料可以被儲存於儲存系統305之中。影像處理系統306處理拍攝影像並判定一像素是否有瑕疵或是針對應用判定其他無法如設計運作之問題。通常，該影像處理系統包含電腦可讀取媒體(意即，所描繪的可攜式裝置、桌上型電腦或者膝上型電腦或者其他處理裝置的一部分)，其使得影像處理系統306之一或多個處理器執行此分析。連接此等各種不同元件的網路308 可以包含一或多個相同或不同類型之網路。網路308可以包含任何類型之有線及無線公共或私人網路，包含但不限於，行動式網路、藍芽網路(Bluetooth network)、同儕式網路(peer-to-peer network)、區域網路(local area network)、諸如網際網路(Internet)之廣域網路(wide area network)、內部系統匯流排、或者用以連接所繪的各種裝置之其他機制。網路308可以另包含子網路(sub-network)，並由任何數目之更多或較少之裝置構成。OLED裝置品質檢查系統300之組件可以被納入單一計算裝置之中，可以被安置於單一房間或相鄰房間之中、單一設施之中、或者可以彼此遠離。在各種實施例之中，本教示可以被實施於圖3例示的任何單一組件之中，或者以該等組件之集合的形式，或者做為相關的方法、裝置或者系統。
圖4顯示依據一例示性實施例之一資料收集設備400之一方塊圖。提供一非限定實例，資料收集設備400可以包含一收集組合件450、一相機組合件460、一定位系統470以及至少一處理器406。為了輔助對於上述的至少一處理器406的資料輸入及輸出，資料收集設備400可以進一步包含一輸入介面402、一輸出介面404、一通訊介面408、一鍵盤410、一滑鼠412、一顯示器414、一印表機416、電腦可讀取媒體420以及一資料收集應用程式430。資料收集設備400可以包含較少、不同、或者較多組件。
相對於圖4的資料收集設備400中的收集組合件450，相機組合件460可以選擇性地被組構成用以利用一鏡頭拍攝影像資料，正如相關技術熟習人員所理解。拍攝之影像資料透過輸入介面402被接收入資料收集設備400。資料收集組合件450亦可以包含定位系統470，其被用以裝載相機組合件460並相對於一OLED裝置基板運送相機組合件。就此而言， 定位系統470提供相機組合件460在一平面顯示器的整個表面上的游移。因此，收集設備400之資料收集組合件450可以完整地拍攝代表任一平面顯示器裝置的一整組像素井區之影像。請注意，如先前所提及，在一實施例之中，相機組合件460可以是一印表機(例如，印表機416)的一部分，其中處理器406及/或收集組合件450亦被用以控制印刷頭移動。在此一系統之中，相機組合件460可以選擇性地整合一印刷頭，以拍攝剛剛沉積的"濕油墨"的影像，以供品質分析之用。或者，相機組合件460可以選擇性地被實施成一多用途工具印表機(multi-tool printer)的一部分，其中定位系統470負有雙重責任，有時候裝載一或多個印刷頭以供使用於印刷一OLED裝置基板，其他時候則裝載相機組合件460。在一實施例之中，一OLED裝置之製造設備以管線方式輸送多個基板，使得在一印表機中一疊層被沉積於一第一基板上之後，該基板被推進至該製造設備內的另一位置並被攝製影像以供品質分析；同時，一第二基板被帶入該印表機以供沉積一類似疊層之用。
輸入介面402提供一連接埠以將資料接收入資料收集設備400，正如熟習相關技術者所應理解。輸入介面402可以介接各種不同的輸入技術，包含但不限於，鍵盤410、滑鼠412、顯示器414、相機組合件460、軌跡球(track ball)、小型鍵盤、一或多個按鍵、等等，以讓資訊能夠被接收入資料收集設備400，或者從一個顯示於顯示器414上的使用者介面進行選擇。鍵盤410可以是熟習相關技術者所理解的各種鍵盤中的任一種。顯示器414可以是一薄膜電晶體顯示器、一發光二極體顯示器、一液晶顯示器、或者是習於相關技術者所理解的各種不同顯示器中的任一種。滑鼠412可以是習於相關技術者所理解的各種滑鼠類型裝置中的任一種。同一介面可 以支援輸入介面402與輸出介面404二者。例如，顯示器414可以包含一觸控螢幕，支援使用者輸入並呈現輸出給使用者。資料收集設備400可以具有一或多個輸入介面，使用相同或不同的輸入介面技術。鍵盤410、滑鼠412、顯示器414、相機組合件460、等等，另外均可以被資料收集設備400經由通訊介面408存取。
輸出介面404可以提供一介面以供從資料收集設備400輸出資訊。例如，輸出介面404可以介接各種不同的輸出技術，包含但不限於，一顯示器、一印表機、一相機、一定位系統、或者其他不是資料收集設備400一部分的裝置。在至少一實施例之中，輸出介面404包含一本地端區域連接或者一無線連接，以供與其他網路連接元件通訊之用。
處理器406執行指令，如同習於相關技術者所理解。該等指令可以由一特殊用途電腦、邏輯電路、或者硬體電路執行。"執行"一詞意指遂行各別指令所要求的動作的程序。該等指令可以被表示成一或多種程式語言(programming language)、腳本式語言(scripting language)、組合語言(assembly language)、等等形式。處理器406自一非暫態性電腦可讀取媒體，例如一本地端、網路附接或者遠端記憶體，接收指令，並執行此等指令，例如藉由將此等指令之一副本儲存於本地端RAM，而後運行該等儲存於本地端的指令。資料收集設備亦可以包含若干處理器以執行各種不同之功能，例如，實施成一多核裝置、實施成一整合裝置之一組處理器、或者實施成一組網路附接裝置，其共同執行運算且交換有關該等運算之資料。
圖5描繪依據一例示性實施例之用於印刷各種OLED堆疊層於一OLED基板上之一噴墨印刷系統500之一正面立體圖。一OLED噴墨 印刷系統，諸如圖5之噴墨印刷系統500，可以包含許多裝置及設備，允許油墨液滴可靠地佈放於一基板上的特定位置，諸如位於基板支承設備520上的基板522。此等裝置及設備可以包含，但不限於，一印刷頭組合件、油墨投送系統、移動系統(motion system)、基板支承設備、以及一基板載入及卸載系統。非限定地舉例，一移動系統可以是一龍門系統(gantry system)或者分軸XYZ系統(split axis XYZ system)，如圖5之噴墨印刷系統500之描繪。二種形式擇一配置，印刷頭組合件可以在一固定基板上移動(龍門形式)，或者印刷頭與基板二者均可以移動(分軸組態之情形)。在另一實施例之中，一印刷頭組合件可以是大致固定的；例如，基板可以相對於一或多個印刷頭在X和Y維度上被輸送，其Z軸移動則由一基板支承設備或者一連接印刷頭組合件之Z軸移動系統提供。當一或多個印刷頭相對於基板移動，油墨液滴被於正確時間噴出，以沉積於一基板上的預定位置。一基板可以利用一基板載入及卸載系統被插入印表機及自印表機移除。取決於一噴墨印刷系統之組態，此可以利用一機械式傳送器、具備傳送組合件之一基板浮檯、或者具備末端執行器(end effector)之一基板傳輸機械手(transfer robot)達成。請注意，在一實施例之中，印刷係在一處理室內部執行，該處理室相對於周遭空氣被密封，以排除不必要的微粒。資料收集系統亦可以選擇性地運作於此隔離環境之中。在一預期的應用之中，引述於後，該密封處理室可被用以在存在一特別選定之空氣環境(諸如惰性氣體)中執行印刷及/或成像。
圖5之噴墨印刷系統500可以包含一資料收集組合件，如先前所述。噴墨印刷系統500的各種實施例可以藉由一印刷系統基座510支承。位於此基座上方之第一及第二升高件(riser)512及514支承一橋形結構 516，用以支承印刷系統及成像系統(例如，相機)。一纜線托盤組合件(cable tray assembly)542提供噴墨印刷系統500運作所需的各種纜線、導線、以及管道組合件(tubing assembly)之封裝及繞線，並協助容納此等纜線、導線、以及管道組合件所產生的任何微粒。纜線托盤組合件542概括而言係一纜線托盤組合件排氣系統540的一部分，其提供該等微粒經由托盤排氣通風口544之排出。就此而言，纜線托盤組合件排氣系統540可以有助於在印刷及/或成像程序期間促成低微粒環境。
橋形結構516協助支承一第一X、Z軸滑動架組合件530以及第二X、Z軸滑動架組合件530A。每一滑動架組合件均可以相對於基板支承設備520在橋形結構516上朝一X軸方向移動。噴墨印刷系統500可以使用一本質上低微粒產生性的X軸移動系統，其中第一及第二X、Z滑動架組合件530與530A分別在一空氣軸承線性滑軌組合件上移動。如同相關技術之一般熟習者所應理解，一空氣軸承線性滑軌組合件可以纏繞橋形結構516之整體，使得第一及第二X、Z滑動架組合件530與530A能夠進行無磨擦之移動。此一空氣軸承線性滑軌組合件協助提供一種三點式裝載，維持每一X、Z滑動架組合件的滑移精確度並有助於抗拒偏斜。第一X、Z軸滑動架組合件530具有一第一Z軸移動平板532，而第二X、Z軸滑動架組合件530A具有一第二Z軸移動平板532A；每一Z軸移動平板均有助於控制一裝載於上的設備之Z軸移動。對於噴墨印刷系統500而言，印刷頭組合件550被描繪成裝載於Z軸移動平板532之上，而相機組合件560則被描繪成裝載於Z軸移動平板532A之上。其應能輕易理解，在具有二X、Z軸滑動架組合件的噴墨印刷系統的各種實施例之中，一印刷頭組合件及一 相機組合件可以互換地裝載於任一X、Z軸滑動架組合件之上。其他實施例可以使用具有一印刷頭組合件裝載於其上的單一X、Z軸滑動架組合件，而一相機組合件裝載於該印刷頭組合件之鄰近處。
在噴墨印刷系統500的各種實施例之中，一基板支承設備520可以是一浮檯，提供基板522之無磨擦支承；在其他的實施例之中，基板支承設備520可以是一卡盤(chuck)。在圖5之中被描繪成一單體軌線系統的Y軸移動系統524可以使用一線性空氣軸承移動系統或者一線性機械式軸承移動系統；空氣軸承移動系統輔助基板520在Y軸方向的無磨擦輸送。該Y軸移動系統524亦可以選擇性地使用雙軌線移動，同樣地，藉由一線性空氣軸承移動系統或者一線性機械式軸承移動系統提供。
一相機組合件560，如圖5所描繪，可以包含一相機562、一相機裝載組合件564以及一鏡頭組合件568。透鏡組合件可以透過相機裝載組合件564被安裝至Z軸移動平板532A。相機562可以是將一光學影像轉換成電子信號的任何影像感測器裝置，其非限定實例諸如，一電荷耦合裝置(charge-coupled device；CCD)、一互補式金屬氧化物半導體(CMOS)裝置或N型金屬氧化物半導體(NMOS)裝置。如圖5所繪，Z軸移動平板532A能夠以可控制的方式相對於基板522調整相機組合件560之Z軸位置。在各種製程期間，諸如，舉例而言，印刷與資料收集之時，可以以可控制的方式利用Y軸移動系統524相對於相機組合件560定位基板522。相機組合件560，如圖5所繪，亦可以透過裝載於橋形結構上的滑動架組合件530B經由X軸的移動而被以可控制的方式相對於基板522定位。因此，圖5之分軸移動系統可以提供相機組合件560與基板522相對於彼此在三個維度上的 精確定位，以在任何所需之焦點及/或高度處，於基板522的任何部分之上拍攝影像資料。如先前所述，其他移動系統，諸如一龍門移動系統，亦可被用以提供，例如，一印刷頭組合件及/或一相機組合件，相對於一基板在三個維度上的精確移動。在任一實施例之中，一移動系統可以利用一連續式或一步進式移動或其組合，相對於基板522定位相機組合件560，以拍攝基板522之表面之一連串的一或多個影像。每一影像均可以包含一區域，關聯一或多個像素井區、個別像素、或者其任何組合且納入周圍的表面區域(例如，包含，舉例而言，相連的電子電路組件、通路器(pathway)及連接器)。其可以使用多種攝影機中的任一者，該攝影機可以具有一相當大的監看範圍(>0.5毫米)，同時提供極為細微的精細度(每像素3微米的解析度)。
圖6係一個能夠藏納一如前引述之印刷系統之一氣體封閉系統600之一示意圖。氣體封閉系統600可以包含一氣體封閉組合件650、以流體通連氣體封閉組合件650之一氣體淨化迴路630、以及至少一熱調節系統640。此外，一氣體封閉系統之各種實施例可以具有加壓惰性氣體再循環系統660，此可以提供惰性氣體以供操控一OLED印刷系統之各種裝置，諸如一基板浮檯、一空氣軸承線性滑軌組合件、以及一線性空氣軸承組合件。一加壓惰性氣體再循環系統660之各種實施例可以使用一壓縮機、一鼓風機以及該二者之組合，做為惰性氣體再循環系統660之各種實施例之來源。此外，氣體封閉系統600可以具有一過濾及循環系統(圖中未顯示)，位於氣體封閉系統600內部，配合其他組件，諸如一纜線托盤排氣組合件、一基板浮檯、一空氣軸承線性滑軌組合件、以及一線性空氣軸承組合件，可以提供一大致低微粒之印刷環境。
如圖6所繪，對於氣體封閉組合件600的各種實施例，一氣體淨化迴路630可以包含一條從氣體封閉組合件650到一溶劑移除組件632的出口管線631，其後耦接至一氣體淨化系統634。經過溶劑淨化的惰性氣體以及其他活性氣體種類，諸如氧氣及水汽，接著經由入口管線633返回至氣體封閉組合件650。氣體淨化迴路630亦可以包含適當的導管及連接，以及感測器，舉例而言，氧氣、水汽以及溶劑蒸汽感測器。一氣體循環單元，諸如一風扇、鼓風機或馬達及類似裝置，可以分別提供或者整合(例如，在氣體淨化系統634之中)以透過氣體淨化迴路630流通氣體。雖然溶劑移除系統632及氣體淨化系統634在圖6之中被顯示成分離的單元，但溶劑移除系統632及氣體淨化系統634亦可以被藏納在一起，成為單一淨化單元。每一熱調節系統640可以包含，舉例而言，至少一冷卻器641(例如，此可以具有流體出口管線643以將一冷卻劑流通入一氣體封閉組合件)以及一流體入口管線645以將冷卻劑返回冷卻器。
對於氣體封閉組合件600的各種實施例而言，一氣體源可以是一惰性氣體，諸如氮氣、任一鈍氣、以及其任何組合。對於氣體封閉組合件600的各種實施例而言，一氣體源可以是諸如清潔乾燥空氣(clean dry air；CDA)之一氣體之一來源。對於氣體封閉組合件600的各種實施例而言，一氣體源可以一個供應一惰性氣體與一諸如CDA之氣體的組合之來源。
系統600同時亦根據需要協助維持各種活性氣體種類之濃度，包含100ppm或更低(例如，10ppm或更低、1.0ppm或更低、或者0.1ppm或更低)的諸如水汽、氧氣及/或有機溶劑蒸汽等氣體。此外，氣體封閉系統600有助於提供一個低微粒環境，符合依據ISO 14644第1級至第5級潔淨 室標準的空氣顆粒物規範。
請注意，如先前所引述，氣體封閉系統600支援印刷及/或成像。例如，氣體封閉系統可以使用一基板浮檯、一空氣軸承線性滑軌組合件、及/或一線性空氣軸承組合件，以將一基板移入及移出一印表機。氣體封閉系統亦可以選擇性地內含一資料收集設備(例如，諸如一相機、相機定位系統以及其他影像拍攝元件)，如前所述。
圖7A顯示一流程圖701，關聯一種用以處理影像資料的方法。此方法可以選擇性地被實施成儲存於電腦可讀取媒體上的指令，意即，實施成控制如前所述之一或多個處理器之軟體或韌體。如標號703所描繪，拍攝影像資料先由處理器接收。此資料可以是在處理器的控制下已拍攝完成者，或者其可以是擷取自一個儲存於本地端或遠端的檔案；在一實施例之中，拍攝影像資料係在相機連續地或步進式地在各個像素景區上掃描時，於相機以拍攝影像之一"串流"形式拍攝每一影像時直接接收自相機。拍攝影像資料而後被過濾(705)以隔離出感興趣之一(或多個)沉積薄膜。對於由此程序產生之已過濾資料，舉例而言，代表關聯一或多個像素井區內部的影像資料，其薄膜完整性從而被分析(707)。請注意，先前提及，在一實施例之中，此分析係在任何後印刷整理步驟之後針對一完成疊層執行。在另一實施例之中，此分析(以及影像拍攝)可以針對仍然潮濕的油墨執行，例如，識別出填充不完全、油墨之內存在氣泡、或者其他可能瑕疵的位置。在許多實施例之中，可以因應一偵測到的瑕疵採取矯治措施(708)。例如，OLED裝置基板可以被丟棄(從而也許省下額外的時間以及沉積的費用)，或者，選替性地，可以藉由移除沉積層、藉由增補沉積層、或者藉由另外處 理沉積層以修治一瑕疵。若分析係針對一潮濕油墨執行，舉例而言，則該潮濕油墨可以被移除並重新進行沉積；若存在氣泡，則油墨可以被加熱或以其他方式處理以排除氣泡；若填充不完全，則可以於確切位置處添加額外油墨以完成填充。其存在許多其他可能的矯治手段，以供實現一個實質上更有效率的製程。
若未發現瑕疵，則處理繼續進行至下一個像素井區(709)。請注意，此功能係以虛線描繪，表示其可選擇的性質。在一次檢視多個井區中的疊層的實施例之中，一特定拍攝影像可以代表一個以上之像素井區，並且可能有超過一個沉積層或油墨需要分析。標號709表示其應是此種情形，在步驟703接收的拍攝影像可以針對此等額外像素井區，如果有的話，進一步處理。在一實施例之中，每一拍攝影像均包含一關聯一或多個像素之區域，在一第二實施例之中，每一拍攝影像僅包含(或者被過濾而辨識出)單一像素井區，而在一第三實施例之中，代表一或多個像素或一或多個像素之一子集合的多個像素井區可以被一次性地處理。若一特定拍攝影像已被完全處理，或者若額外的像素井區仍需要針對一特定沉積進行分析，則該方法循環執行以考慮一個不同的拍攝影像，如標號711及713所示。若所有像素井區均已評估完畢並通過預定之品質門檻值，意即，並無偵測到瑕疵，則分析完成，如參考編號715所示。
圖7B用以對一示範性過濾動作提供進一步的細節，該動作係用以隔離出恰對應於檢視下之一沉積層之影像資料。此過濾動作概括而言被表示成一連串的步驟721。如標號723所示，對應至一拍攝影像的影像資料被接收，並且儲存於諸如RAM的快速存取記憶體之中。該影像可以即 時地接收，或者可以擷取自機器可讀取媒體，如前所述。請注意圖8A提供一假想影像之實例，於單一視圖中顯示大約兩個半的像素井區。在一實施例之中，進行的處理一次聚焦於該等像素的其中一者，而在另一實施例之中，多個像素井區(諸如井區807與809)可以被同時考慮。一邊界偵測函數(725)接著被套用以隔離出檢視下的沉積層的預期界限和範圍。選擇性地，此一偵測函數亦可以利用一梯度函數加以套用，意即，其使得對應至疊層周邊的邊界或輪廓的辨識(727)能夠進行。舉例而言，此一輪廓可以與預期資料(729)進行比較以判定填充是否充足。例如，向前參閱圖8A至8F，一個未完全填充區域(832)之存在可以藉由比較一參考像素井區的資料(圖8C)與一沉積層的已過濾影像資料(圖8D)以確認某些類型之沉積錯誤或不相符而被偵測出來。無論疊層界限和範圍是否在此處與參考資料進行比較，透過影像分析(例如，梯度分析)的像素邊畔之識別均可被用以建立一遮罩(731)，並被用以隔離出對應至一像素井區之內容的影像資料。此一遮罩由圖8D中的標號825表示，其中該遮罩接著被套用以過濾原始拍攝影像，並產生已過濾資料，以隔離出(733)接受分析的一或多個像素井區之內容。過濾動作接著終止於一特定影像之一特定井區(735)。
圖7C被用以說明包含選擇性邊界處理之已過濾資料之處理，參照標號727及729引介於上，以及一梯度函數之套用，以辨識代表一沉積層之影像資料內的不連續。此處理概括而言被描繪成一連串步驟，由圖7C中的參考編號741表示。如同本文所述的其他流程圖，圖7C所示之方法同樣可以藉由一或多個處理器執行，在儲存於電腦可讀取媒體上的指令的主導下運作。配合圖7A之處理，其假定可取得每一井區之已過濾影像 資料，以評估每一特定井區內的沉積薄膜層之品質。
針對已過濾資料，一影像特徵被選擇性地隔離，於程序743處，並被用以評估待測疊層之品質。此影像特徵可以包含，但不限於，色彩濃度、色調、亮度、或其他特性。在一實施例之中，待進一步說明於後，顏色資料依據一習知公式被轉換成一亮度數值，該公式結合多個顏色成分之強度，舉例而言，以得到一灰階強度。但並不排除其他可能性，諸如僅將處理聚焦於一特定顏色、一顏色差異數值、或者若干其他度量標準。代表預定特性的強調資料(或已過濾資料)接著被與對應至特定印刷井區內的疊層預期圖案(例如，預期輪廓)之資料進行比較，參見標號745與747處，於一選擇性程序之中，以偵測填充不足。舉例而言，如參照圖8A至8F所述，選定之特性可以與來自一儲存檔案表示沉積層之預期輪廓的概要資料進行比較。影像處理軟體可以執行輪廓分析，做為此比較動作的一部分，以判定是否有錯誤、該錯誤是否達到品質或者填充瑕疵之程度(749)、以及是否應該針對任何識別出的瑕疵採取特別的矯治措施(751)。請注意其可以使用任何類型之錯誤衡量標準或者比較程序。例如，若在沉積層之輪廓中存在一錯誤，但該錯誤位於一特定判定標準或者判定標準之集合或者一區域門檻值以下，則該像素井區輪廓可以仍被認定為可接受。引用另一實例，一些應用可能對於超出預期井區邊界之一沉積層輪廓毫無所知，意即，錯誤可以僅選擇性地關聯不足的區域。許多其他可能的判定標準均可以使用。若發現沉積層之輪廓(例如，邊界)可以接受，則接著可以針對沉積層內的梯度對沉積層加以分析(意即，針對可能代表像素效能問題的不連續)。
做為此分析的一部分，一梯度函數被套用至影像資料(意 即，已過濾或已強調資料)以找出沉積層中的不均勻度，參見標號753處。在一實施例之中，梯度濾器(gradient filter)基本上係以一高通濾器(high-pass filter)之形式運作，使得空間變異性的缺乏對於每一PEL均造成一零值，而梯度(或不連續)則造成非零屬性(例如，相鄰PEL的8位元強度數值之間的強度差異，舉例而言，亦具有一8位元絕對值，0至255)。並非所有實施例均是如此，例如，其有可能使用提供零或負值輸出以表示不連續的處理；明顯地，其存在許多變異形式。梯度分析的結果係包含一組數值的已處理資料，每一數值均表示在選擇影像特徵的維度上是否存在梯度或其他不連續。此由圖7C中的標號755表示。請注意，幾乎任何錯誤衡量標準均可以同樣地被用以判定是否存在諸如脫層之問題，或者是否存在其他實質問題(757)。若不存在此一問題，則可以產生一結果(759)，同樣地，影響進一步的處理或者以其他方式導致其他形式的矯治措施。一旦一特定像素井區的所有影像資料均已處理完畢，則該方法繼續進行至下一個像素井區(755)。
圖7D係表示在一實施例之中關聯梯度分析及相關品質分析的更多特定處理之一流程圖。圖7D之方法概括地由參考編號761表示之。如標號763所示，已過濾影像資料如前所述被選擇性地簡化以強調一選擇特性(例如，如上所引述之強度)；同樣地，其可以使用任何所需之影像屬性，且其亦可能僅單純地處理原始或者已過濾影像資料本身。被選擇供處理之資料(G)被抽取成為一連串交疊之方塊，並與一梯度運算子(gradient operator；表示成矩陣標誌F)進行卷積運算，參見程序765及函數767；此運算產生已處理資料。在一實施例之中，一個非常簡單的運算子被用以追蹤非常高頻的變異，基本上係做為介於相鄰PEL之間的高通濾器。就此而言， 該運算子可以是一個將每一PEL與其在已過濾資料(或者該資料之強調特性，諸如強度)中的直接毗鄰者進行卷積運算的矩陣，並產生一個取決於差異之數值。在一實施例之中，由此產生之數值對於連續的影像資料係零，而若與一或多個直接毗鄰PEL之間存在差異(不連續)，則產生一非零之數值。此運算之結果通常是一組已處理資料769(例如，由已過濾資料所表示的每一PEL之產生值或者梯度值，其中每一梯度值不僅強調一不連續或梯度之存在，並且量化此一不連續之強度)。此等各種不同之梯度值接著被處理以偵測關聯考慮下的像素井區中之一疊層的可能品質問題。多種衡量標準可被用以進行此評估。舉例而言，如同圖7D右側之所見以及標號773處所表示，在一實施例之中，梯度值的絕對值可以被加總在一起，並接著以該總和與一門檻值進行比較。例如，考慮下的整個井區的無號梯度值可以與一依經驗決定之參考數值(例如，"250000")進行比較。若合計之梯度強度小於此參考數值，則該像素井區可被判定為健康(例如，過關)，如若不然，則該像素井區可以被判定為有問題。
明顯地，其亦可以套用許多其他標準。在一第二選擇之中，由圖7D中的方塊775表示，梯度值可以與一或多個統計度量進行比較；例如，如圖所示，梯度值之變異數(variance)或標準差可以與一門檻值進行比較(例如，若變異數或標準差小於該門檻值，則該像素井區的此特定疊層沉積"過關")。明顯地，許多實例均有可能，如圖7D之中標示為"其他判定標準"(777)的方塊所示，包含任何形式的統計測試(779)。請注意其亦可以使用衡量標準之組合；在一特別設想的實施例之中，其計算一特定像素井區之梯度強度之一總和與一統計度量(例如，變異數或標準差)二者，並與門檻值比較， 若該總和與該變異數二者均小於各別門檻值，則沉積層被視為"過關"。
依據標號781，若該疊層被判定為對於關聯一特定疊層沉積的所有像素井區均過關，則OLED裝置基板之處理從而可以繼續，舉例而言，繼續進行另一像素井區層、一面板封裝層、或一些其他程序；或者，若已偵測到一問題，則可中斷處理，或是可以採取一矯治措施，以修治發現的問題並挽救探究中的OLED裝置基板。
圖8A至8F被用以進一步例示上述的各種流程。
圖8A代表一拍攝影像801之一假想實例。其可看出此影像包含三個像素井區形成於一基板803之上，包含一第一像素井區805的一部分、一第二像素井區807以及一第三像素井區809。此等各個像素井區可以構成OLED裝置之單一像素之電路的一部分，雖然不必然如此。正如標號811所示，每一像素井區均可以具有相連的走線及電子部分，用以在一對應像素井區之內控制發光層的光產生。請注意在該三像素井區之中，中間的井區807被例示為具有一假想的錯誤填充832(其形式係未達此區域之邊畔之一沉積層)以及一個在一沉積層之一區域內的瑕疵，如標號835處所示。
相對地，圖8B代表裁修影像資料之一選擇性步驟，以一次僅聚焦於一像素井區之上，意即，來自圖8A的中間井區807。請注意在一實施例之中，多個像素井區可以同時被分析(例如，假若該等井區透過一印刷程序接收同一疊層材料)，而在另一實施例之中，一次僅處理一個井區。在圖8B之中，其看到影像資料815包含井區區域807、用以將沉積流體界限於井區之內的邊畔結構816、以及多餘的影像資料813，舉例而言，代表邊畔結構的界限範圍外的支承結構及電子部分811。
如先前所引述，在一實施例之中，諸如圖8A或圖8B所代表的拍攝影像資料被過濾以剔除多餘的影像資料。在一實施例之中，此過濾係利用邊界分析執行，諸如一第二梯度函數或偵測邊畔結構816的其他處理。在另一實施例之中，其可以辨識一沉積層之邊界並與參考資料(圖8C之中標示為參考編號822)進行比較，並且用以判定是否存在一填充瑕疵。無論具體所用的方法為何，此等動作均可被用以產生一個將用於此用途的遮罩-該遮罩以圖8D中之標號825例示。匹配至斜線區域827的影像資料(例如，來自圖8B)將被遮除且不被使用，而匹配至空白區域829的影像資料將不會被濾除且將被使用於後續的梯度分析。
過濾動作之結果藉由參考編號831描繪於圖8E之中。概括而言，在此實施例之中，已過濾資料包含對應至像素井區界限範圍(卵形807)的影像資料、位於其他區域中的空的資料(例如，參見標號833)、以及對應至由標號832及835所表示的潛在瑕疵的可變影像資料。在此點處，可以執行選擇性分析以辨識出諸如標號832所標示的一個填充問題。例如，若在一濕油墨(例如，相對於已完成之固化層)沉積之後套用該方法，則其預期區域832將具有大致不同的顏色特性，此可利用一彩色濾光器識別出來，在一實施例之中套用。取決於瑕疵之性質，可以施用一矯治措施以矯治此問題。請注意標號835，代表沉積層內之一可能瑕疵，可能擁有沉積層之一般顏色特性，故在此階段可能仍無法被辨認出來，取決於所用的處理之性質。
圖8F代表已處理資料841，概括而言係一梯度濾器(圖中未顯示)套用之結果。在此圖之中，對應至每一PEL(例如，圖8B至8E之中者)的數值被顯示成具有空的數值，除了該等對應至不連續842或845的數 值之外，表示成一梯度輪廓或者輪廓的嵌套集合(nested set)；虛線843疊加於此圖之上，僅是單純地用以指出像素井區輪廓。請注意，雖然疊層不連續835在套用梯度濾器之前可能仍無法被偵測出來，但梯度濾器套用的結果強調性地顯示可能代表一問題的強度差異，例如，一或多個OLED堆疊層之脫層。
圖9至圖10顯示由二假想像素井區的已處理資料所代表的梯度之絕對值之各別直方圖901及1001。其可看出對應至像素井區之描繪圖位於每一圖示之右側，且分別編號為903及1003。在各別圖示之中，標號904及1004顯示一像素界限邊畔之位置。描繪圖903與1003各自均代表對應至代表相關像素井區之一影像之PEL的梯度值，使得903與1003代表關聯描繪像素井區的拍攝影像資料中的不連續。圖9代表沒有品質問題之一沉積層905的資料，而圖10代表確實具有品質問題之一沉積層1005的資料，例如，位於像素中央處的脫層或者其他瑕疵，如同位於像素井區中央處之一"跑道效應"1006所示。同樣請注意，雖然此例中所描繪之梯度係取自灰階強度數值，但實際上，梯度可套用於代表或源自一拍攝影像的許多其他類型之資料。
參見圖9之直方圖901，如圖所示，直方圖之"y軸"代表一特定梯度強度的出現次數，而"x軸"則代表梯度強度。如於圖中右上角所見，此例中，梯度之絕對值之總和係"164,391"，而可看出像素井區描繪圖903對應至一個並無可識別之品質問題之疊層沉積。請注意，如該直方圖所示，其並無顯著數目之大梯度存在，而該直方圖具有一大約等於"21"的3σ梯度值。一像素井區中之一符合品質之疊層之適當數值可以隨疊層類型(以及由 此產生的影像外觀)、相機形式、放大倍率、照明、與基板之距離、探究中的疊層是否潮濕或乾燥/固化、像素井區尺寸、以及許多其他因素而改變；藉以評估疊層品質之一或多個門檻值通常係依經驗決定。此例中，該總和將與一門檻值(例如，"250,000")進行比較，該門檻值依關聯之特定製程、OLED裝置及機器(具備相機)決定。在一實施例之中，其利用特定設備預先準備及分析一標準，例如，使用一個具有良好及不良像素填充(意即，具有疊層瑕疵)之預備基板，或者藉由動態地印刷此一具有刻意注入像素缺陷(意即，注入一參考井區)的標準以評估此等門檻值。亦請注意，如先前所引述，在一實施例之中，其套用多種品質測試；換言之，顯示於圖9右上角的梯度總和理論上可以產生自相當小量的極大梯度或者大量的微小梯度二者中居主控地位者(後者實際上由圖9之直方圖901表示)。因此，在一實施例之中，一統計度量，此例中係3σ分析，亦被套用以區分此等情形；如前所示，圖9的情形中的3σ水準(3σ level)約莫落在"21"，此表示接受分析的像素井區中大約99%的疊層材料產生一個小於或等於"21"的梯度值，一個相當小的數值。由於標準差(σ)係取決於梯度值之平方以及直方圖所代表的PEL的數目，故若該梯度總和(164,391)係由一較大的巨大強度梯度發生率所產生，則此數值預計將更大。因此，在此例之中，該直方圖所代表的3σ水準被與另一門檻值(例如，"40")進行比較，且由於此像素井區的像素資料滿足二種測試，故該像素井區內接受分析的疊層被判定通過門檻品質。請注意，同樣地，此等各種不同之工作通常係藉由軟體(電腦可讀取媒體上的指令)執行，該等軟體控制一或多個處理器以執行此等各種不同之工作(包含任何所需之矯治動作)。並且，如前所述，其可以套用許多其他類型之判定標 準及測試，包含但不限於，任何類型之統計測試，無論是基於標準差、一3σ水準、變異數、總和、平方和、絕對值或者其他方式。在一實施例之中，多種測試被套用，例如，藉由將一沉積層之梯度值與若干範圍之數值的其中一者(由一或多個門檻值區分)匹配而對該沉積層之品質進行分類。
圖10例示一被判定為具有品質問題的疊層之資料。首先，注意"跑道效應"1006，可見於梯度值之中，代表可能的脫層(例如，在完成薄膜的後印刷處理步驟之後之一已固化或已完成薄膜的脫層)。有鑑於該跑道效應，其應不會對所描繪的直方圖1003顯示出遠遠更為頻繁的巨大梯度值(例如，代表30至70的梯度強度)的出現率感到驚訝，對應至顯示於描繪圖1003內的"跑道"形狀。換言之，如同圖10之右側所指明，此例中之(絕對)梯度值之總和(339,409)顯著地大於假想的門檻值"250,000"。套用上述對於圖9之測試，此等數值之比較將指出探究中的疊層可能具有品質問題，並且同樣地，矯治措施可以選擇性地被套用。亦請注意，此例中的3σ水準，由線條1007表示，恰好超過"50"，超過前述配合圖9所使用的假想門檻值"40"。
圖11顯示一用以處理影像資料之方法之另一實施例(1100)。取決於實施方式，其可以執行較多、較少或者不同的動作。例如，除了處理一或多個影像的能力之外，圖11之方法1100可以提供額外的功能性。圖11的方法1100之動作的出現順序並非意在限制。因此，雖然一些運作流程係依序出現，但各個動作之執行可以是以各種不同的重複方式、並行式地、以及以不同於例示之順序進行。圖11之方法1100之各種實施方式可以是一種具有電腦可讀取指令的影像處理或者印表機控制應用程式之形 式，當由一或多個處理器執行之時，致使該等處理器執行描繪於圖11之中的各種功能，以分析代表一像素井區之影像資料。
依照動作1102，拍攝影像資料被接收，例如，從記憶體、從一相機或者從其他目標。在一第一實例之中，一次可以接收單一影像，而在另一實施方式之中，一次可以接收多個影像，例如，配合大規模平行影像處理，用以提供構成一平面顯示器的數百萬像素井區中之OLED堆疊薄膜之超快速分析。因此，於動作1102所接收的拍攝影像資料包含至少一個內含OLED堆疊薄膜之像素井區。若拍攝影像資料包含多個完整像素井區，則可以自一共同影像分析其中的每一者，以循序或是平行的方式。若各別像素井區具有待分析的不同疊層材料，例如，用於不同色光的發光層，則對於此等井區的影像資料分析可以使用各別的程序、線程(thread)、門檻值或者適合於接受分析之疊層的其他特定方式。在一實施例之中，代表影像串流之影像資料可以被即時處理，利用影像處理軟體追蹤井區位置並(以軟體的方式)辨識拍攝影像之中哪些井區已被處理以及哪些尚未處理(以及此等井區的各別位置)。影像資料之拍攝可以做為一OLED裝置基板之印刷流程的一部分，或者是一後續品質保證流程的一部分。該資料亦可以被同時顯示於一資料收集設備或一影像處理裝置的顯示器之上，或者以其他方式列印出來以供人員視覺檢視。
做為另一種選擇，影像資料可以被儲存於計算裝置的資料庫之中，從在方法1100之一自動化影像處理應用程式控制下的資料庫讀取，並從而被該影像處理應用程式接收以供進一步處理。一使用者可以選擇性地選擇影像資料以供讀取，例如，使用在方法1100之一影像處理應用程式 的控制下所提供之一使用者介面。如同相關技術熟習人員所應理解，所拍攝的代表一平面顯示器基板之部分的影像資料可以被以各種不同的格式儲存。在一例示性實施例之中，影像檔案可以被儲存成未經處理之RGB彩色像素資料。
在動作1104之中，代表一接受分析OLED堆疊的已過濾影像資料可以與一包含多餘資料(意即，一像素井區之外部)的拍攝影像隔離。多種不同的演算法可以被用於此用途(意即，自一拍攝影像抽取對應至一OLED薄膜或堆疊的資料)。如先前所提及，在一實施例之中，一梯度濾器(意即，一第二梯度運算子)可被用以辨識一接受分析之疊層的周邊，且在進行的同時，抽取恰對應至沉積層的資料。其亦有可能單純地使用一對應至像素井區之域形的模板(template)，並利用該模板做為接受分析之影像的遮罩。在又另一實施例中，動作1104結合影像拍攝步驟(意即，使得其僅針對探究中的疊層拍攝影像資料，或者在相機中或被影像處理系統接收之前被以其他方式過濾，以降低多餘的資料量)。
在動作1106之中，舉例而言，代表一OLED堆疊之一發光材料層("EML")的已過濾資料可以被轉換成一種強調一特別影像特徵的格式。在此例之中，代表沉積層的彩色影像資料依據習知的公式I(灰階)=紅色* 0.3+綠色* 0.59+藍色* 0.11被轉換成灰階強度資料。在引述於下的各種公式之中，灰階強度數值將概括地被表示成G x.y ，其中x和y表示拍攝影像內的PEL位置。請注意此類型之強調純粹是選擇性的，意即，其有可能直接對彩色影像資料執行梯度分析，且其亦可能拍攝單色影像資料；明顯地，他種選替方式亦不排除。
參見動作1108，代表一像素井區的已過濾資料(無論是否經過強調)從而被與一梯度濾器進行卷積運算，以產生代表沉積層內的梯度的已處理資料。在一實施例之中，梯度濾器被表示成一個相對簡單之矩陣，且利用已過濾影像資料的PEL內的一個視窗套用卷積運算；此被表示成如下的數學形式： 其中：G代表一PEL之灰階強度數值；係卷積運算運算子；[F 1 F 2 ]係梯度濾器遮罩；而位於右側之矩陣係由此產生的已處理資料。
所描繪的卷積運算產生強調拍攝影像資料水平相鄰PEL間的垂直線差異的梯度值，而該等拍攝影像資料代表檢視下的疊層。一理想均勻疊層將具有一個全部是零的已過濾影像矩陣。就此而言，由已處理資料所代表的所有梯度值之絕對值之一總和可以提供一種用以評估檢視下疊層(以及OLED堆疊)的均勻度的判定標準。
有關一梯度濾器遮罩之選擇，其存在許多可以使用的不同類型之遮罩。梯度濾器可以根據套用的遮罩加以區分。前述的示範性遮罩沿著一水平軸線呈現一雙重對稱性(dual symmetry)。其他類型之梯度濾器亦可以使用。舉例而言，在一索貝爾遮罩(Sobel mask)之中，一水平軸線將頂部與底部分成相同的[1,0,-1]，同時一垂直軸線將該遮罩分成[1,2,1]及 [-1,-2,-1]。一些可以使用的示範性梯度濾器遮罩顯示於下表： 請注意此等梯度濾器均強調成像疊層中的垂直及水平不連續。
在動作1110之中，該方法繼續進行以分析檢視下的沉積薄膜之品質。同樣地，此方法可以完全自動化，例如，在軟體的控制之下。加總亮度差異之絕對值可以針對一特定像素井區內一疊層均勻度之評估產生一評分，因此得以評估一特定像素井區內之沉積OLED堆疊之品質。此例中，一個非常低的梯度總和關聯至一均勻無脫層之像素。
然而，如先前所提及，僅根據梯度總和評分本身對於薄膜品質問題之判定並非決定性的。舉例而言，一層在薄膜中央具有一巨大不連續的薄膜層，雖然除此之外尚稱均勻，但卻與具有微小梯度均勻分佈於整個薄膜上的疊層具有一相等之梯度總和。
因此，在一實施例之中，其計算一統計度量，諸如變異數、標準差、直方圖、或者矩陣元素之其他度量，並被用以實際區別具有包含顯著強度變化影像之薄膜層與包含相當均勻微小強度變化之薄膜，前者可以表示一瑕疵薄膜，後者可以表示一符合要求之薄膜。
藉由針對梯度或已處理資料(例如，已處理梯度值之總和)與 代表整個像素井區梯度值分佈的資料加以評估，可以判定一OLED堆疊薄膜之品質。在許多實施例之中，產生自已過濾強度資料的數據可以與門檻值進行比較。可能影響OLED堆疊薄膜影像品質的因素，諸如不同的照明、不同的相機定位、不同的基板構造以及用以形成像素之油墨，同樣地可以對於構成一良好梯度總和與良好直方圖特性產生影響。因此，使用一標準之校準在一組特定條件下可被用以定義良好的梯度總和以及統計特性，並且可以藉由使用預定均勻度之薄膜疊層之影像，決定一門檻值梯度總和與一門檻值統計參考。利用簡單的統計品質控制，可以決定可接受像素影像之一平均值(mean)及標準差。取決於預定品質之等級，一失敗門檻值(或者一組門檻值)可以設定超出被認定為良好像素數值之平均值的標準差之對應數目。
在動作1112之中，可以以某種方式做出一個有關位於一指定像素單元位置處之像素井區中之一疊層是否係瑕疵的判定。舉例而言，若總和及變異數不滿足針對一符合要求的疊層所定義之門檻值，則做出該判定。若該判定係疊層以某種方式被認定係瑕疵，則程序繼續進行至動作1116。若該判定係位於指定像素井區位置處之疊層並非瑕疵，則程序繼續進行至動作1118。
在動作1116之中，一像素井區內之一疊層可以被認定為至少係潛在性瑕疵。例如，該特定像素單元及/或井區可以被標示以供一檢視人員進行目視檢查以確認該判定。其可以利用一揚聲器、一印表機、一顯示器，或者藉由透過文字、電子郵件、或語音信箱準備及發送一訊息，以將一個發給一檢視人員或作業人員的通知提供給該檢視人員，或者藉由將 有關該判定之資訊儲存於一資料庫之中以供後續檢閱。其他形式之矯治措施亦不排除，如先前所述。在一實施例之中，存在一品質問題的結果影響後續之處理，例如，中斷進一步的影像考慮及/或後續之OLED裝置製程。在另一實施例之中，程序經由動作1116繼續運行，其中一檢視人員或作業人員被通知任何潛在瑕疵之存在，並使該潛在瑕疵於一較晚之時點被處理。
在動作1118之中，可以做出關於是否有更多影像資料待處理之判定。若該判定係有更多影像資料待處理，則程序繼續進行至動作1102。若該判定係並無更多影像資料待處理，則方法1100可以停止。其可以計算有關整個OLED裝置之中被識別出來的瑕疵像素數目之統計，以判定處理應該繼續還是OLED裝置應被廢棄，或者是否應該採取其他矯治動作。
系統及方法之一選替性實施例描繪於圖12所示的流程圖。在方法1200之中，隔離(過濾)一薄膜層之影像資料以恰聚焦於一像素井區內的疊層資訊之步驟可以在將拍攝影像資料轉換成例如代表灰階強度的強調資料及套用一梯度函數的步驟之後執行。正如前例，拍攝影像資料首先被接收，於步驟1202。此資料接著被轉換成灰階強度資料，於標號1204處，以強調此選定之影像特徵。於步驟1206，一梯度濾器接著被套用，以強調一沉積層之邊界及邊緣、OLED界限邊畔、以及出現於拍攝影像資料中的其他特徵。參見步驟1208及1210，一旦已處理(梯度)資料被產生，則可以選擇性地建立反相資料，以協助隔離出一像素井區之內部之輪廓。舉例而言，其可以針對每一像素井區建立一目標影像或遮罩，以做為一個遮除對應至多餘PEL(意即，代表待分析薄膜層之外的結構)的梯度值之遮罩。舉例而 言，跟隨在梯度分析之後，像素井區界限邊畔可以被表示成白色(梯度，非零數值)，而包含像素井區的其他結構則被表示成黑色。此資料接著被反相並處理，以輔助形成一遮罩，其中像素井區外部之數值被表示成黑色(零值)，而像素井區之內部則被表示成白色(二進位數值"1")。此遮罩接著可以被套用回梯度值，以隔離出感興趣之疊層的梯度值，於步驟1212處。
更具體言之，一目標白色影像可被建立以定義一像素井區區域，在對應至像素井區的區域具有白色數值("1")，而在對應至目標影像的其他區域則具有黑色數值("0")。已處理資料(梯度值)之一反相形式接著可以被轉換成二進位並依據方程式與目標影像結合，其中之I係反相梯度矩陣而T則是目標矩陣(遮罩)。此方程式基本上係將遮罩置於反相梯度矩陣(意即，已處理資料)之上，並針對遮罩與像素井區位置完全對齊的二者之間的相對定位產生一最大結果。換言之，由於上述運算套用一布林(Boolean)"AND"運算，且由於遮罩具有不是白色("1")就是黑色("0")的項目，故"AND"運算會產生其中該二者精確對齊之一最大值。遮罩之正確位置被確定，接著被用以與已處理(梯度)資料進行遮除動作，以隔離出恰對應至像素井區區域之梯度值。
在殘餘的步驟1216至1224之中，一旦探究中的薄膜層的梯度值已被隔離，則該資料從而如前所述地被處理，以確定疊層品質(相對於瑕疵之存在)，並如先前所述地提供通知及/或矯治動作。
請注意其存在前述之各種不同之實施例。例如，梯度函數可以在製程的任一階段套用至影像資料，無論影像資料是否已被過濾或轉換。並且，雖然配合上述方程式所述者係一水平梯度運算之一極為簡單的 實例，但其可以套用更加複雜的梯度函數，例如，不依靠矩陣數學者、計算垂直梯度者、或者在不是最接近的鄰近PEL上計算梯度者。
在又另一實施例中，影像分析聚焦於未必包含像素井區的沉積區域。例如，在一個沉積一薄膜層於一寬廣區域上之系統，成像可被使用於構成該區域的一或多個離散目標區域，以在一個瓜分的基礎上評估薄膜品質。此一實施方式概括而言如前所述地運作，例如，針對接受分析的每一目標區域或瓜分區域拍攝一影像，且以一梯度函數套用於此影像資料(或者套用於其衍生物、已過濾、已強調、或者已經其他方式處理過者)，以產生已處理資料。此資料接著可以被分析以查明特定目標區域內的可能瑕疵之存在。其亦存在其他變異形式。
以上描述可以實施於一電腦可讀取媒體(例如，以軟體或韌體之形式)中之方法，或者以其他方式實施於一機器之中，例如，一網路機器、一印表機、一OLED裝置之製造系統、或者以其他之形式。
雖然本發明之原理係配合特定之實施例說明如上，但顯然其應理解，此等說明僅係舉例性質，並未意味限制本發明之範疇。本文所揭示者係提供為例示及說明之用。其並非意在窮盡地描述或者將揭示內容恰限制於所述之形式。許多修改及變異對於相關技術之熟習從事者將是顯而易見的。揭示內容之選擇及說明旨在最適切地闡明所述技術之揭示實施例之原理與實際應用，從而使得相關技術之其他熟習者能夠理解各種不同之實施例以及適合於所設想之特定運用的各種不同之修改。揭示內容之範疇應由以下申請專利範圍及其等效內容界定之。

Claims (31)

  1. 一種具有電腦可讀取指令儲存於其上的非暫態性電腦可讀取媒體，當該等指令由一處理器執行之時，使得該處理器：接收代表一像素井區之一薄膜之一沉積層之一拍攝影像的資料，該沉積層用以形成關聯該像素井區之一發光元素之一永久性層；處理該接收資料用以套用一梯度函數到至少代表在該像素井區結構範圍內之該沉積層內之資料，以產生在該像素井區內複數像素之每個像素之一梯度值，使用該複數像素之每個像素之該產生梯度值而決定一統計度量，比較該決定統計度量與一門檻值，根據該比較來偵測在該像素井區範圍內脫層之存在；以及產生一輸出，該輸出指出當該脫層之存在是被偵測時，在該像素井區的該結構範圍內脫層之存在。
  2. 如申請專利範圍第1項之非暫態性電腦可讀取媒體，其中該等指令被執行之時進一步使得該處理器處理該已接收資料以強調關聯該像素井區內該沉積層的一影像特徵，以及套用該梯度函數至該強調資料以產生該梯度值。
  3. 如申請專利範圍第2項之非暫態性電腦可讀取媒體，其中該等指令被執行之時進一步使得該處理器藉由將彩色濾光的影像資料轉換成灰階資料而產生該強調資料。
  4. 如申請專利範圍第1項之非暫態性電腦可讀取媒體，其中該梯度函數包含一濾器，該濾器選擇自包含一索貝爾(Sobel)濾器、一普魯伊特(Prewitt)濾器以及一基爾什(Kirsh)濾器的族群。
  5. 如申請專利範圍第1項之非暫態性電腦可讀取媒體，其中該梯度函數包含一高通濾器。
  6. 如申請專利範圍第1項之非暫態性電腦可讀取媒體，其中決定該統計度量包含計算一總體值，做為在該像素井區內該複數像素之該等梯度值之絕對值之一總和，其中當該計算總體值超過該門檻值時，該脫層之存在是被偵測的。
  7. 如申請專利範圍第6項之非暫態性電腦可讀取媒體，其中決定該統計度量包含計算一標準差值，做為在該像素井區內該複數像素之該等梯度值之絕對值之一標準差，其中當該計算標準差值超過該門檻值時，該脫層之存在也是被偵測的。
  8. 如申請專利範圍第6項之非暫態性電腦可讀取媒體，其中該等梯度值各自對應至在該像素井區內該複數像素的相鄰像素間之一強度差異。
  9. 如申請專利範圍第1項之非暫態性電腦可讀取媒體，其中決定該統計度量包含計算一標準差值，做為在該像素井區內該複數像素之該等梯度值之絕對值之一標準差，其中當該計算標準差值超過該門檻值時，該脫層之存在是被偵測的。
  10. 如申請專利範圍第1項之非暫態性電腦可讀取媒體，其中該梯度函數包含一矩陣運算子，且其中該等指令被執行之時進一步使得該處理器藉由將該矩陣運算子之值與代表在該像素井區範圍內之該沉積層的影像資料值進行卷積運算，而套用該梯度函數。
  11. 如申請專利範圍第1項之非暫態性電腦可讀取媒體，其中決定該統計度量包含計算一變異數值，做為在該像素井區內該複數像素之該等梯度值之絕對值之一變異數，其中當該計算變異數值超過該門檻值時，該脫層之存在是被偵測的。
  12. 如申請專利範圍第1項之非暫態性電腦可讀取媒體，其中該等指令被執行之時進一步控制被調適以運送噴墨印刷頭之一移動系統，且從由該移動系統所攜載之一相機接收該拍攝影像。
  13. 如申請專利範圍第1項之非暫態性電腦可讀取媒體，其中代表該沉積層之該拍攝影像的該資料代表多於一像素井區，其中，該等指令進一步使得該處理器接收該資料，並且處理被該拍攝影像所表示之每個像素井區的該接收資料，以及其中該等指令進一步使得該處理器產生該輸出，該輸出指出在已偵測出脫層之存在的每個像素井區內的脫層之存在。
  14. 一種設備，包含：一相機，用以拍攝包含沉積於一基板上之一像素井區內之一疊層的影像資料，該沉積層用以形成關聯該像素井區之一發光元素之一永久性層；至少一處理器；以及一電腦可讀取媒體，可操作地耦接至該處理器，該電腦可讀取媒體具有電腦可讀取指令儲存於其上，當該等指令由該至少一處理器執行之時，使得該設備自該相機接收該拍攝影像資料，以及處理該接收資料用以套用一梯度函數到至少代表在該像素井區結構範圍內之該沉積層內之資料，以產生在該像素井區內複數像素之每個像素之一梯度值，使用該複數像素之每個像素之該產生梯度值而決定一統計度量，比較該決定統計度量與一門檻值，根據該比較來偵測在該像素井區範圍內脫層之存在，以及產生一輸出，該輸出指出當該脫層之存在是被偵測時，在該像素井區的該結構範圍內脫層之存在。
  15. 如申請專利範圍第14項之設備，其中該等指令被執行之時進一步使得該設備處理該已接收資料以強調關聯該像素井區內該沉積層的一影像特徵、以產生強調資料以及套用該梯度函數至該強調資料以產生該梯度值。
  16. 如申請專利範圍第15項之設備，其中該等指令被執行之時進一步使得該設備藉由將彩色濾光的影像資料轉換成灰階資料而產生該強調資料。
  17. 如申請專利範圍第14項之設備，其中該梯度函數包含一濾器，該濾器選擇自包含一索貝爾(Sobel)濾器、一普魯伊特(Prewitt)濾器以及一基爾什(Kirsh)濾器的族群。
  18. 如申請專利範圍第14項之設備，其中該梯度函數包含一高通濾器。
  19. 如申請專利範圍第14項之設備，其中決定該統計度量包含計算一總體值，做為在該像素井區內該複數像素之該等梯度值之絕對值之一總和，其中當該計算總體值超過該門檻值時，該脫層之存在是被偵測的。
  20. 如申請專利範圍第14項之設備，其中該等梯度值各自對應至在該像素井區範圍內該沉積層的相鄰像素間之一強度差異。
  21. 如申請專利範圍第14項之設備，其中該梯度函數包含一矩陣運算子，且其中該等指令被執行之時進一步使得該設備藉由將該矩陣運算子之值與代表在該像素井區範圍內之該沉積層的影像資料值進行卷積運算，而套用該梯度函數。
  22. 如申請專利範圍第14項之設備，其中決定該統計度量包含計算一標準差值，做為在該像素井區內該複數像素之該等梯度值之絕對值之一標準差，其中當該計算標準差值超過該門檻值時，該脫層之存在是被偵測的。
  23. 如申請專利範圍第14項之設備，其中該等指令被執行之時進一步控制被調適以運送噴墨印刷頭之一移動系統，且從該相機接收該拍攝影像，該相機由該移動系統攜載，並且，其中進一步地，該等指令被執行之時使得該相機拍攝被基板攜載的每個像素井區之至少一影像。
  24. 如申請專利範圍第14項之設備，其中代表該沉積層之該拍攝影像的該資料代表多於一像素井區，其中，該等指令進一步使得該設備接收該資料，並且處理被該拍攝影像所表示之每個像素井區的該接收資料，以及其中該等指令進一步使得該處理器產生該輸出，該輸出指出在已偵測出脫層之存在的每個像素井區內的脫層之存在。
  25. 如申請專利範圍第14項之設備，其中決定該統計度量包含計算一變異數值，做為在該像素井區內該複數像素之該等梯度值之絕對值之一變異數，其中當該計算變異數值超過該門檻值時，該脫層之存在是被偵測的。
  26. 一種判定沉積於顯示面板之一像素井區內之材料之一疊層是否符合預定品質標準的方法，該沉積層用以形成關聯該像素井區之一發光元素之一永久性層，該方法包含：接收該沉積層之拍攝影像資料；藉著一計算裝置處理該接收資料用以套用一梯度函數到至少代表在該像素井區結構範圍內之該沉積層內之資料，以產生在該像素井區內複數像素之每個像素之一梯度值，使用該複數像素之每個像素之該產生梯度值而決定一統計度量，比較該決定統計度量與一門檻值，根據該比較來偵測在該像素井區範圍內脫層之存在；以及產生一輸出，該輸出指出當該脫層之存在是被偵測到時，在該像素井區的該結構範圍內脫層之存在。
  27. 如申請專利範圍第26項之方法，其中該顯示面板係一有機發光二極體(OLED)顯示面板。
  28. 如申請專利範圍第26項之方法，其中該疊層係用以形成一有機發光材料層。
  29. 如申請專利範圍第26項之方法，其中代表該沉積層之該拍攝影像的該資料代表多於一像素井區，其中，該方法進一步包含接收該資料，並且處理被該拍攝影像所表示之每個像素井區的該接收資料，進一步地，產生該輸出，該輸出指出在已偵測出脫層之存在的每個像素井區內的脫層之存在。
  30. 如申請專利範圍第26項之方法，其中決定該統計度量包含計算一總體值，做為在該像素井區內該複數像素之該等梯度值之絕對值之一總和，其中當該計算總體值超過該門檻值時，該脫層之存在是被偵測的。
  31. 如申請專利範圍第26項之方法，其中決定該統計度量包含計算一標準差值，做為在該像素井區內該複數像素之該等梯度值之絕對值之一標準差，其中當該計算標準差值超過該門檻值時，該脫層之存在是被偵測的。
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